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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 252 - 256 (5page)
이용수
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본 논문에서는 서로 경쟁적인 관계에 있는 추적자와 도망자 사이의 추적-회피 게임을 다룬다. 추적자는 도망자를 최단 시간 내에 잡기 위해 확률맵을 사용하고, 그 확률정보를 이용함에 있어서 기존 추적방식인 global-max 와 local-max 방식의 장점을 취한 hybrid 추적방식을 사용한다. 이 추적방식이 지닌 global-max 와 local-max 성향에 대한 가중치를 최적화 하기 위해 에피소드 개념에 기반한 매개변수 최적화 알고리즘을 사용하였다. 이 최적화 알고리즘은 여러 추적-회피 게임 에피소드가 반복적으로 수행되는 동안 강화학습 기법을 이용하여 가중치 매개변수에 따른 보상을 업데이트 하고 추적자들이 빠른 시간 내에 최대한 많은 수의 도망자를 잡을 때 높은 보상을 기대할 수 있다. 결과적으로 수치 시뮬레이션을 통해 최적의 가중치를 지닌 hybrid 추적방식이 다른 추적방식들 보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 추적-회피 게임 설정
3. 확률기반 추적-회피 게임
4. 에피소드 매개변수 최적화
5. 강화학습을 통한 최적정책
6. 결론
후기
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